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name: data-ml
description: Trabalhar em notebooks, pipelines, datasets, validação, experimentos e código de dados/ML. Use quando houver pandas, numpy, sklearn, torch, tensorflow, notebooks ou pipelines de dados.
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# Data ML

## Procedimento

1. Identifique fonte de dados, transformação, métrica, notebook/script e ambiente.
2. Preserve reprodutibilidade: seed, amostra, versão de dados e comandos.
3. Evite vazar dados sensíveis em logs, artifacts ou prompts.
4. Valide shape, tipos, distribuição e métrica antes de concluir.
5. Reporte dataset usado, limitações e evidência.

## Regra

Não otimizar métrica sem confirmar definição, denominador e split.

## Objetivo

Ativar esta skill quando os sinais do projeto baterem com o contexto descrito e complementar o fluxo SDD sem depender dele.

## Evidências

Reporte sinais detectados, arquivos consultados, comandos executados e lacunas.

## Fallback

Se os sinais forem inconclusivos, use `project-conventions`, registre a incerteza e siga validação manual.
